Le persone che hanno partecipato

Silvia Mochi

Silvia Mochi

Silvia Mochi, laureata con lode in Scienze Statistiche Attuariali presso l’Università “La Sapienza” di Roma nel 1996, ha conseguito nello stesso anno l’abilitazione all’esercizio della professione di Attuario.
Nel 1999 ha prestato servizio come collaboratore statistico presso il Ministero di Grazia e Giustizia - Corte di Appello di Genova.
Dal 2000 lavora come consulente statistico attuariale presso la Consulenza Statistico Attuariale dell’INAIL. Attualmente presta servizio nel Settore Prevenzione della Consulenza.
Si occupa di temi legati alla prevenzione degli infortuni sul lavoro e delle malattie professionali, della progettazione e del monitoraggio dei bandi per gli incentivi economici che INAIL eroga alle PMI per la realizzazione di interventi in materia di salute e sicurezza sul lavoro, del sistema informativo Flussi Informativi INAIL, Regioni e Province autonome per lo scambio di dati infortunistici, di accordi con associazioni/federazioni di aziende per definire piani operativi e identificare prodotti e azioni per il miglioramento delle condizioni di lavoro.
Dal 2010, partecipa al progetto “IRIDE - Esaw” che mira a migliorare la qualità della codifica delle variabili Esaw/3, legate alle modalità di accadimento degli infortuni sul lavoro, attraverso un motore semantico che fornisce una codifica semi-automatica, con il fine di poter determinare mirate misure prevenzionali.
Autrice e coautrice di varie pubblicazioni sulla prevenzione degli infortuni sul lavoro e delle malattie professionali in vari settori economici.
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Ha partecipato a:

IRIDE-ESAW: La codifica degli infortuni attraverso l'utilizzo di un motore semantico

Palazzo dei Congressi | Roma, 24 Maggio, 2016 | 14:30

Il seminario si prefigge di illustrare, attraverso un approccio multidisciplinare, l'impiego dell'intelligenza artificiale nell'ambito della codifica e prevenzione di infortuni. Requisito imprescindibile al fine della conoscenza del fenomeno infortunistico e di una prevenzione più efficace è una puntuale codifica.

La codifica ESAW, adottata in maniera standardizzata nella quasi totalità degli Stati Europei, è uno strumento essenziale a supporto delle analisi volte a effettuare politiche prevenzionali; l'acquisizione delle variabili del sistema di codifica diviene tuttavia ancora più affidabile se supportata da un motore semantico in grado di codificare le denunce di infortunio riducendo al minimo l'intervento umano. Le variabili così codificate assumono maggiore valenza e quindi impattano in maniera meno fuorviante sulla ricostruzione delle condizioni che hanno causato l'infortunio sul lavoro. Più accurata è quindi la ricostruzione dei momenti immediatamente precedenti l'infortunio e più mirata ed efficace può essere l'opera di prevenzione.

Risulta pertanto evidente il vantaggio che si ha nel passaggio dalla codifica manuale delle informazioni desunte dalle denunce di infortunio a una codifica semi-assistita da un motore semantico in grado di “intercettare” le informazioni ovvie e non ovvie che vanno ad alimentare la classificazione ESAW.

Tale motore semantico, denominato IRIDE, è stato interamente “istruito” e costruito in INAIL ed ha visto impegnati da oltre due anni colleghi delle varie strutture coinvolte nel progetto.